用途：该技能用于评估量化与未量化大语言模型的精度，基于 NeMo Evaluator Launcher（NEL），通常作为 PTQ → Deploy → Eval 流程的最后阶段。
主要能力：引导用户创建 NEL YAML 配置、运行评估、监控进度，并支持工作区复用（当 MODELOPT_WORKSPACE_ROOT 已设置时）。标准工作流包含：检查工作区、检查 nel 安装与现有配置、构建基础配置、配置部署、填写剩余参数、确认任务、多节点、拦截器、容器认证、dry-run → canary → full run、验证运行完成。
分支路径：部分 agentic AA 基准（如 Terminal-Bench 2.x、SWE-bench）不走 0.2.6 流程，而使用 nel-next（nemo-evaluator[harbor] 0.4.x），需阅读 references/nel-next.md 与对应 recipes，并用 "$SKILL_DIR/scripts/nel-next.sh" --setup-only 建独立 venv；MRCR 走 NeMo Gym simple_agent 路径，用 gym 任务、确定性前缀门控评分，需 HF_TOKEN，并用 "$SKILL_DIR/scripts/nel-gym.sh" 执行。
使用方式与限制：运行前需检查 nel 安装、设置 .env（判分任务加 modelopttools:eval-config），保留 dry-run → canary → full-run 门控；已有配置可从 Step 8 开始。长上下文部署、多节点、SLURM 私有镜像认证等细节按需阅读对应参考章节。评分前须先读 run-validation.md 验证日志与样本覆盖。缺失事实：具体安装命令、版本、费用与平台要求暂未提供。